Мы долго шли к этому и вот наконец! Наш внутренний RamblerMeetup&Usermodel выходит в свет! Уже 30 июня эксперты поделятся своими кейсами в области ML и Big Data.
Митап пройдет в онлайн-формате, начало в 19:00. Обязательна предварительная регистрация на Timepad.
Ведущий и модератор:
Артём Выборнов, руководитель направления машинного обучения и анализа данных Rambler&Co
В программе:
Павел Ашихмин, инженер-разработчик Python, Rambler&Co
Тема: Spark Structured Streaming и распределенный джойн в реальном времени
Spark Structured Streaming – фреймворк для распределенной обработки данных в режиме, близком к реальному времени. Его внушительный функционал позволяет строить сложные realtime-pipeline поставки данных для аналитики и машинного обучения. Павел расскажет про свой опыт построения realtime-контура обработки данных с использованием Spark Structured Streaming. Обсудим, с какими подводными камнями можно столкнуться, если использовать его вместе с Kafka и Clickhouse, и как увеличить свои шансы на надежную шину для передачи данных в реальном времени.
Роман Ананьев, NoSQL Engineer, Avito
Тема: Kafka в Multi DC реалиях
Есть много способов сделать Apache Kafka работающей в нескольких DC – от создания единого широкого кластера до разных версий репликаций между разрозненными инсталляциями. Также возможно совмещать все вместе. Рассмотрим на реализованных проектах, какой из вариантов в каком случае подходит и каким образом их можно воплотить. Погрузимся в работу таких репликаторов, как Mirror Maker 2 и Uber Replicator. Поговорим о концепте Kafka Federation, который объединяет в себе разные варианты Kafka в Multi DC.
Александр Ошурков, руководитель центра компетенций ML, МКБ
Тема: Как стартовать ML-практику в финтехе
Поговорим о том, как начать использовать инструменты машинного обучения в финтехе. Александр расскажет, какие подводные камни могут скрываться на старте работы подразделения, как найти руки и мозги для выполнения проектов и обеспечить информационную безопасность. Он опишет инструменты разработчиков и менеджеров, а также трудности, с которыми можно столкнуться при поиске необходимых данных и требований к базам.
Свои вопросы докладчикам уже можно задавать в чате в Telegram.